क्रिप्टोकरेन्सी मूल्य आन्दोलनको भविष्यवाणी गर्न पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क निर्माण गर्ने सन्दर्भमा यसलाई सन्तुलनमा राख्नु अघि हामीले डाटालाई कसरी पूर्व-प्रशोधन गर्छौं?
पूर्व-प्रशोधन डेटा क्रिप्टोकरेन्सी मूल्य आन्दोलनहरू भविष्यवाणी गर्नको लागि पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क (RNN) निर्माण गर्न महत्त्वपूर्ण कदम हो। यसमा कच्चा इनपुट डेटालाई उपयुक्त ढाँचामा रूपान्तरण गर्ने समावेश छ जुन प्रभावकारी रूपमा RNN मोडेलद्वारा प्रयोग गर्न सकिन्छ। RNN अनुक्रम डेटा सन्तुलनको सन्दर्भमा, त्यहाँ धेरै महत्त्वपूर्ण पूर्व-प्रशोधन प्रविधिहरू छन् जुन हुन सक्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPTFK पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरास संग गहन अध्ययन, बारम्बार न्यूरल नेटवर्कहरू, संतुलन RNN अनुक्रम डेटा, परीक्षा समीक्षा
K निकटतम छिमेकी वर्गीकरणकर्ताको शुद्धता कसरी सुधार गर्न सकिन्छ?
K निकटतम छिमेकीहरू (KNN) वर्गीकरणकर्ताको शुद्धता सुधार गर्न, धेरै प्रविधिहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ। KNN मेसिन लर्निङमा लोकप्रिय वर्गीकरण एल्गोरिदम हो जसले आफ्नो k निकटतम छिमेकीहरूको बहुमत वर्गको आधारमा डेटा पोइन्टको वर्ग निर्धारण गर्छ। KNN वर्गीकरणकर्ताको शुद्धता बढाउनमा विभिन्न पक्षहरूलाई अनुकूलन गर्नु समावेश छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, प्रोग्रामिंग मेशिन शिक्षा, K नजिकैको छिमेकीहरूको अनुप्रयोग, परीक्षा समीक्षा
मेसिन लर्निङमा सुविधा चयन र इन्जिनियरिङको उद्देश्य के हो?
सुविधा छनोट र इन्जिनियरिङ मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्ने प्रक्रियामा, विशेष गरी कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण चरणहरू हुन्। यी चरणहरूमा दिइएको डेटासेटबाट सबैभन्दा सान्दर्भिक सुविधाहरू पहिचान गर्ने र चयन गर्ने, साथै मोडेलको भविष्यवाणी गर्ने शक्ति बढाउन सक्ने नयाँ सुविधाहरू सिर्जना गर्ने समावेश छ। सुविधाको उद्देश्य
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, प्रोग्रामिंग मेशिन शिक्षा, K नजिकैको छिमेकीहरूको अनुप्रयोग, परीक्षा समीक्षा
प्रतिगमन विश्लेषणको साथ काम गर्दा सुविधाहरूको सान्दर्भिकता र अर्थपूर्णतालाई किन महत्त्वपूर्ण छ?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा रिग्रेसन विश्लेषणको साथ काम गर्दा, प्रयोग गरिएका सुविधाहरूको सान्दर्भिकता र अर्थपूर्णतालाई विचार गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यो महत्त्वपूर्ण छ किनभने सुविधाहरूको गुणस्तरले प्रत्यक्ष रूपमा प्रतिगमन मोडेलको शुद्धता र व्याख्यालाई असर गर्छ। यस जवाफमा, हामी कारणहरू अन्वेषण गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, सन्दर्भ, प्रतिगमन को परिचय, परीक्षा समीक्षा
ML अनुप्रयोग विकास गर्दा ML-विशिष्ट विचारहरू के हुन्?
मेसिन लर्निङ (ML) अनुप्रयोग विकास गर्दा, त्यहाँ धेरै ML-विशिष्ट विचारहरू छन् जुन ध्यानमा राख्न आवश्यक छ। ML मोडेलको प्रभावकारिता, दक्षता र विश्वसनीयता सुनिश्चित गर्न यी विचारहरू महत्त्वपूर्ण छन्। यस जवाफमा, हामी केही प्रमुख ML-विशिष्ट विचारहरू छलफल गर्नेछौं जुन विकासकर्ताहरूले कहिले मनमा राख्नुपर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वास्तवमा TFX के हो, परीक्षा समीक्षा
स्किट-लर्नले मेसिन लर्निङ एल्गोरिदम बाहेक अन्य उपकरणहरू प्रदान गर्ने कार्यहरू के के हुन्?
Scikit-learn, Python मा एक लोकप्रिय मेशिन लर्निङ पुस्तकालय, केवल मेसिन लर्निङ एल्गोरिदम भन्दा बाहिर उपकरण र कार्यक्षमता को एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान गर्दछ। स्किट-लर्न द्वारा प्रदान गरिएका यी अतिरिक्त कार्यहरूले पुस्तकालयको समग्र क्षमताहरू बढाउँछ र यसलाई डेटा विश्लेषण र हेरफेरको लागि एक व्यापक उपकरण बनाउँछ। यस जवाफमा, हामी केहि कार्यहरू अन्वेषण गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, Scikit- सिक्नुहोस्, परीक्षा समीक्षा